深度剖析：AI智算中心网络流量与数据存储技术

本篇为“揭秘AI智算中心网络流量“系列的第三篇，前篇请参阅：

• 一文揭秘AI智算中心网络流量-大模型训练篇
• 一文揭秘AI智算中心网络流量-AI推理篇

01、生成式AI对数据存储有哪些需求？

对于较小规模的AI模型，本地连接的磁盘存储可能就足够；进入大模型时代，则通常需要基于对象存储或并行文件系统的共享存储。一个完整的生成式AI的工作流的各阶段对存储有不同需求，具体可拆解如下：

• 数据挖掘：需要从多个来源收集非结构化的数据，一般与混合云集成，用数据湖作为存储平台；
• 数据准备：进行数据汇总、标准化和版本控制，关注存储的效率和灵活的数据管理能力，多采用统一存储平台；
• 模型训练和微调：在智算中心内部，结合GPU服务器本地内存和远端的并行/分布式存储系统。因为GPU的投入巨大，需要高性能存储来高效地提供数据，并在整个过程中保持高利用率；
• 推理阶段：该阶段旨在利用已训练好的模型实时生成输出，需要将输入模型和推理生成的文字/图片/视频流存储下来作为备份。

02、智算中心的存储网络

我们大致可将AI智算中心内部的数据存储系统进行简单的层次分类，主要包括GPU内存、存储网和存储设备。

| 图片引自 NVIDIA技术博客

一般来说，在存储层次结构中位置越高，其存储性能（尤其是延迟）就越快。因为本文的定位在分析网络流量，我们将聚焦于存储网络（data fabric）层次，即智算中心内部GPU服务器内存与远端存储服务器之间传输的数据。

在一个计算和存储分离的部署场景中，一般推荐部署2张Spine-Leaf架构的物理网：前端网和后端网。其中，存储前端网和业务网共用一张物理网。

存储后端网则单独使用一张物理网，以保证分布式存储集群能够快速无阻塞地完成多副本同步、故障后数据重建等任务。存储节点对网络接入侧的可靠性要求相对较高，因此推荐使用双归（MC-LAG）或者多归（EVPN-Multihoming）接入。

存储网络流量主要发生在模型训练的场景，它是一种单播流量，逻辑上仅需要以存储服务器为中心的星型连接。

• 一是从存储服务器中分批加载训练数据集到GPU内存。
• 二是训练的中间结果（定期保存的参数和优化器状态，即Check Point）要在存储服务器共享，并通过网络读写。

⑴ 数据集加载流量分析

在一个epoch中，整个训练集被遍历一次，如果进行评估，验证集也将被遍历一次。以下假设在每个epoch中进行评估，整个数据集的存储大小为D。

• 数据并行时，整个数据集从网络存储读取，通过scatter操作分别加载到不同的GPU上，总网络流量为D。
• 张量并行时，整个数据集从网络存储读取，通过broadcast操作发送给所有GPU，总的网络流量为 D x G。
• 流水线并行时，整个数据集从网络存储读取，喂给流水线上第一个GPU，总网络流量为D。
• 3D并行时，整个数据集从网络存储读取，在数据并行维度上分配，在张量并行维度上广播，总网络流量为D x G（tp） 。

以C4数据集为例，数据集的大小约38.5 TB，假设张量并行GPU数量为8，3D并行时每个epoch中加载数据集产生的网络流量为308TB。

⑵ Checkpoint存储流量分析

Checkpoint中存储了模型参数、优化器状态和其它训练状态（包括模型配置、训练的超参数、日志信息等）。优化器包含了梯度、动量和二阶矩估计等，每一种数据大小都等于模型参数。其它训练状态的大小可以忽略不计。假设模型参数为P，数据格式为BFLOAT16，优化器为Adam/AdamW，则checkpoint总大小为：

2 x P + 2 x P x 3 = 8 x P

这个checkpoint要保存在存储服务器中，虽然在张量并行、流水线并行和3D并行时，这些数据从多个GPU上通过gather操作汇聚到存储服务器，但无论如何，数据总量是一个checkpoint大小。假设每个epoch存储一次。这样，每个epoch产生的流量为：

8 x P

以Llama3-70B模型为例，假设每个epoch均存储，则产生的网络存储流量为560GB。

03、存储网设备选型：RoCE还是InfiniBand

相比训练场景，在智算中心存储网传输的流量与并行计算完全不在一个量级——虽然对链路带宽要求不那么高，但仍需满足高速分布式存储业务中所需的高吞吐、低时延、无损传输特性，并灵活满足存储集群规模调整所需的高可扩展性。

NVIDIA DGX SuperPOD™ 的方案在存储网采用的是200G的InfiniBand交换机。而事实上，随着近年来AI以太网技术的进步，RoCE与IB在转发时延上的细微差异，对分布式存储业务性能几乎没有影响。结合科学的网络参数调优，我们已在多个客户现场稳定测得了运行RoCEv2协议的交换机端到端性能全面优于IB交换机的结果。RoCE交换机作为IB平替已是不争的事实。

CX664P-N 是一款专为智算/超算中心设计的超低时延RoCE交换机，凭借以下特性在存储场景中脱颖而出。

• CX-N系列一贯的超低延迟特性，端到端性能可媲美IB*（*测试数据详见方案手册）
• 12.8Tbps 的线速 L2/L3 交换性能，提供高密度 200G/100G 以太网接口，满足主流存储网络需求并兼顾未来升级空间；另有两个 10G 端口用于管理网接入
• 支持基于 RDMA 的 NVMe-oF (全端口标配RoCEv2)和EVPN-Multihoming → 什么是EVPN多归属，和MC-LAG的区别？
• 搭载持续进化的企业级SONiC——AsterNOS网络操作系统，其开放的软件架构通过REST API开放全部网络功能给AI智算中心管理系统，实现无损以太网的自动化极简部署 → Easy RoCE：一键启用无损以太网

除存储网之外，基于通用、解耦、高性能的以太网硬件和开放软件框架，星融元可为大模型算力中心提供10G-800G的全场景互联能力。